Histomorphometric analysis is crucial for evaluating tissue, aiding in disease diagnosis and prognosis. While automated image processing has advanced, its application in histomorphometry remains limited. This experimental study aimed to compare conventional and computational methods for analyzing histological images using double-threshold segmentation. To do this, researchers evaluated the effects of radiotherapy on bone repair in rats. Twenty-eight male Wistar rats had bone defects induced in the tibia and lower molars extracted, then were divided into four groups based on radiation dose: con
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) database is a widely used open data resource in critical care research. Its accessibility has led to large numbers of research studies being published; however, design and analysis decisions made by individual studies may vary, affecting comparability and reproducibility.
METHODS: We conducted a sampling-based methods review of research that analysed the MIMIC database. Studies published between 2015 and 2025 were eligible for inclusion in the sampling frame. A random sample of 100 eligible studies was identified through the
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Artificial intelligence has the potential to provide an objective, accurate and fast evaluation of the colon for clinical assessment of gastrointestinal diseases, such as chronic constipation. Accurate colon segmentation is a labor-intensive task, prone to interobserver variability. This study presents a method for automatic colon segmentation in T2-weighted MRI images, using 297 MRI scans from 72 healthy subjects and a neural network based on the 2D U-Net architecture. The presented network provided a Dice similarity coefficient (DSC) of 0.82 ± 0.04 when compared to ground truth data (p=0.722
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Trusted Research Environments (TREs) are essential for the secure use and sharing of sensitive health data, particularly within the framework of the European Health Data Space. They aim to balance robust data protection with efficient and transparent research access. Because TREs involve multiple stakeholder groups, including data holders, technical providers, and researchers, their successful implementation requires the integration of diverse perspectives. To capture these viewpoints, we organized a two-day international workshop with experts from academia, healthcare, and technology sectors.
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Cui et al. (2026) proposed an interpretable machine learning model for early prediction of acute myocardial infarction (AMI) with the potential of XGBoost and SHAP based interpretation for a transparent cardiovascular triage process. Several methodological aspects may limit the model's applicability and generalizability in a clinical setting, though. First, applicability-domain filtering might have led to the exclusion of patients with extreme laboratory profiles, as these are generally the highest-acuity patients and may be the ones to benefit most from the use of decision-support systems. Se
Письмо в редакциюПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Embedding models are an integral part of generative AI architectures, transforming text into embedding vectors that represent semantic content in numerical form. Despite their central role, their performance in clinical settings remains underexplored. We evaluated embedding models across two tasks: semantic difference detection in clinical notes, and data retrieval from patient records.
METHODS: Eight models were applied to synthetic discharge summaries in English, Swedish, and Finnish. Semantic sensitivity was assessed by introducing controlled perturbations (deletion, modificati
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Mortality prediction in acute respiratory distress syndrome (ARDS) is critical for early triage and targeted treatment. In this study, we compared multiple machine learning models to predict 90-day all-cause mortality and 28-day hospital mortality in ARDS patients, with all models achieving good discrimination (AUC: 0.715-0.753 and 0.693-0.721, respectively). Among models, XGBoost achieved the most consistent balance of AUC, recall, and F1 score across both outcomes, making it the most clinically appropriate model where underpredicting high-risk patients brings significant consequences. Random
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Nasal obstruction measurement instruments are widely used in the field of nasal surgery. There are various scales that measure nasal obstruction and they differ regarding the number of items, their wording, and the type of response options. In order to pool the data and analyze it together, it is necessary to harmonize it so that we can compare participants' nasal obstruction scores irrespective of instrument they filled in. Data harmonization is still not used in the field of nasal obstruction assessment.
THE AIM: The aim of this study was to find the best harmonization method in
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Cardiovascular diseases represent a significant public health challenge, especially among older adults. Educational strategies that provide clear and accessible information can positively influence outcomes for older patients undergoing invasive procedures such as cardiac catheterization. This methodological study aimed to evaluate the evidence of content and appearance (face) validity of an educational video for older adults undergoing cardiac catheterization. The research was conducted in 3 stages: development of the video based on the 12 principles of the Cognitive Theory of Multimedia Lear
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Advances in artificial intelligence have brought renewed attention to tools that can work with the large amount of written information generated in clinical practice. Among these, large language models (LLMs) stand out for their ability to interpret and generate medical text in a flexible, context-aware way. Gastroenterology, like many specialties, produces a wide range of narrative and semi-structured data, and this has encouraged researchers to explore how LLMs might help clinicians manage everyday tasks. Recent studies have examined their potential contributions to patient educa
СтатьяScoping ReviewПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Texture features are widely used in medical image analysis as quantitative descriptors of spatial intensity patterns. However, many texture features are strongly dependent on gray-level discretization, which limits their reproducibility and robustness across datasets. In this study, we propose a normalization framework to reduce gray-level dependence and construct discretization invariant texture features. Original and normalized invariant features were extracted from four medical datasets and their stability was evaluated using intraclass correlation coefficient (ICC) analysis. Downstream pre
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Mobile blood drives can reach underrepresented donors, yet their planning rarely uses data-driven optimization.
METHODS: We designed a digital twin with a four-layer architecture integrating GIS analysis and MILP optimization. Six accessibility indicators feed an objective function maximizing expected donations under operational constraints.
RESULTS: An illustrative scenario shows evening slots yielding ∼25% more donations than midday, with Thursday evening peaking at 33-34 expected donations.
CONCLUSION: This proof-of-concept demonstrates the feasibility of combining spatial
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Despite advances in breast cancer detection and treatment, recurrence after curative therapy continues to impact long-term survival and quality of life. Therefore, early identification of high-risk patients is crucial to guide personalized treatment and follow-up strategies. Although genomic assays provide valuable prognostic insights, their high cost and limited accessibility hinder widespread adoption in clinical practice. Recent machine learning or deep learning approaches leveraging clinical, imaging, or multimodal data have shown promise but do not reflect real-world clinical scenarios. T
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
To investigate the feasibility of time-resolved maximum intensity projection computed tomography angiography (tMIP-CTA) in assessing below-the-knee arterial lesions in diabetic patients. A prospective study enrolled 79 patients (53 males, 26 females; mean age 71.6 ± 10.2 years) with diabetic foot and lower extremity vascular disease between June 2023 and May 2024. Standard lower extremity arterial CTA was performed, followed by a low-dose dynamic CTA scan after a 5-min delay. tMIP images were generated by fusing data points from the time when the maximum CT value was reached during the enhance
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To evaluate whether a tool-using agent-based system built on large language models (LLMs) outperforms standalone LLMs on medical question-answering tasks.
METHODS: We developed a unified, open-source LLM-based agentic system that integrates document retrieval, reranking, evidence grounding, and diagnosis generation to support dynamic, multi-step medical reasoning. Our system features a lightweight retrieval-augmented generation pipeline for efficient evidence retrieval and reranking, coupled with a cache-and-prune memory bank, enabling efficient long-context inference beyond standa
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Hearing loss is a rising health concern. The World Health Organization estimates that over 1.5 billion people worldwide are currently experiencing hearing loss. This estimate is projected to rise to 2.5 billion by 2050. Hearing loss is often linked with other health conditions, such as dementia, exacerbating its impact. Chronic hearing loss often worsens over time. Early intervention and effective management are therefore important. One of the first intelligent agents designed to provide personalised advice to help preserve the hearing of individuals experiencing mild hearing loss is presented
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Patients are increasingly turning to large language models for health information, which makes the consistency of these systems' outputs across patient groups a public health concern. Demographic bias is harder to see than fabrication because it escapes accuracy benchmarks and shows up instead in the language the models produce. Gender bias is the form most consistently reported, with effects on clinical documentation and reasoning that often compound with ethnicity, socioeconomic status and other attributes. Drawing on evidence from gender medicine, we argue that it calls for sex- and gender-
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Retinal vision-language models (VLMs) pretrained on conventional color fundus photography (CFP) may be applied to other imaging systems without adequate modality-specific validation. We hypothesized that direct zero-shot transfer to ultra-widefield (UWF) photographs would produce class-specific failure and assessed whether linear probing showed broader five-grade diabetic retinopathy (DR) separation in a held-out set. In this retrospective single-center study, 300 de-identified UWF images from 120 eyes of 61 patients with diabetes were graded as no DR, mild, moderate, or severe nonproliferativ
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
To determine whether two malignancy scores co-reported by a deployed breast artificial intelligence (AI) platform, one tomosynthesis-based and one synthesized-image-based, are interchangeable, and whether either adds information beyond clinical-radiological assessment. This single-center retrospective study analyzed 139 breast-level observations (84 malignant, 55 benign) from 134 biopsy-referred women, with histopathology as reference. Agreement between the two scores was assessed by paired comparison, by whether each output marked a lesion, and by threshold classification. A baseline logistic
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования